在前面两节课中，我们讲了防火墙和WAF的工作模式，以及它们是如何作为内外网的隔离设备，在网络边界进行安全防护的。
但是，无论是防火墙还是WAF，都无法达到100%的防护效果。黑客总是能有很多其他的办法，来隐藏自己或者直接绕过这些保护机制。因此，我们仍然需要对内网中的行为进行检测，及时发现已经入侵到内网中的黑客。这就需要用到IDS（Intrusion Detection System，入侵检测系统）了。
那么，IDS的工作模式有哪些呢？它能够实现哪些功能呢？今天，我们就一起来学习，如何通过IDS进行安全防护。
如果你细心观察的话，应该会发现，随着Web应用越来越多，黑客的攻击目标也逐渐转向了针对Web安全的攻击。传统的防火墙主要专注于网络层的攻击防御，对Web安全的防御能力相对欠缺。因此，WAF（Web Application Firewall，Web应用防护系统）的概念也就被提了出来。WAF说白了就是应用网关防火墙的一种，它只专注于Web安全的防御，近几年来逐渐被当成一个相对独立的产品方向来研究。
那么，WAF和防火墙到底有哪些区别呢？针对我们之前讲过的各种Web攻击手段，WAF是如何提供保护的呢？今天，我们就一起来看！
黑客在网络攻击时，第一步会扫描系统对外开放的端口，尝试发起连接或者攻击。比如，黑客可以扫描公司公网IP的22端口（SSH服务），然后尝试爆破登录。这个时候，通过防火墙，我们既可以屏蔽掉开放的22端口，也能拦截爆破的请求。所以，防火墙是面对外部入侵的第一道防线。
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从这一讲开始，我们讨论安全防御工具。实际上，每个公司都需要进行安全体系建设，业内将这些通用性的建设经验进行总结，形成了各种安全标准和框架。从这些标准和框架中，我们能了解到建设安全体系的思路和方向，对于实际的安全落地工作，有很大的指导作用。
如今，大数据处理已经成为了每一个应用和公司都必备的业务。因此，除了数据库之外，分布式的平台和框架也是开发人员最熟悉的工具之一。
说到分布式，就不得不提到Hadoop。Hadoop可以说是一个划时代的分布式框架，底层的HDFS提供了大数据存储的文件系统支持，YARN提供了大数据运算的资源调度能力，而MapReduce的计算框架，更是彻底革新了数据运算的方式。基于此，Hadoop又衍生了一系列的分布式工具和数据处理生态圈。
说到数据库，你肯定会说：“数据库是我最熟悉的工具了。利用它，我能够设计复杂的表结构、写出炫酷的SQL语句、优化高并发场景下的读写性能。”当然，我们的日常工作离不开数据库的使用。而且，数据库中储存的大量机密信息，对于公司和用户都至关重要。
那关于数据库的安全你知道多少呢？你知道数据库是如何进行认证的吗？使用数据库交换数据的过程是安全的吗？假如黑客连入了数据库，又会发生什么呢？
今天，我就以两种比较常见的数据库Redis和MySQL为例，来和你一起探讨数据库的安全。
你平时使用手机连接无线网络的时候，一定看到过这样的安全提示：不要连接陌生的Wi-Fi。也一定看过很多这样的报道：某先生/女士因为使用了陌生的Wi-Fi，信息遭到泄露，不仅账号被盗用，还造成了经济损失。
从这一讲开始，我们讨论Linux系统和应用安全。我们知道，在开发一个应用的过程中，需要涉及代码、操作系统、网络和数据库等多个方面。所以，只是了解代码安全肯定是不够的，我们还需要了解常见的基础环境和工具中的安全机制，学会通过正确地配置这些安全机制，来提升安全保障。
我在Web安全的前6讲中，给你讲解了各种漏洞的产生和防护方法，比如：XSS、SQL注入、CSRF、SSRF和插件漏洞。除了这些漏洞之外，我也着重强调了一点，黑客善于通过“蛛丝马迹”推断出代码逻辑，然后发起攻击。学习了这些内容，在实际工作的过程中，我们其实就能基本避免大部分的Web安全问题了。但是，有一天，我又遇到了新的问题。